Desarrollar competencias en el diseño, implementación y evaluación de modelos de Deep Learning. Al finalizar el programa, los participantes serán capaces de aplicar técnicas de aprendizaje profundo para resolver problemas complejos en diversas áreas, utilizando herramientas y metodologías actuales. Este conocimiento permitirá a los estudiantes integrar soluciones basadas en Deep Learning en sus proyectos profesionales y académicos, potenciando su capacidad para innovar y mejorar procesos mediante el uso de inteligencia artificial.

• Comprender los Fundamentos del Deep Learning: Adquirir conocimientos básicos sobre redes neuronales y su funcionamiento.
• Desarrollar Habilidades Prácticas: Aplicar técnicas de Deep Learning utilizando herramientas y bibliotecas como TensorFlow y PyTorch.
• Implementar Modelos Avanzados: Diseñar, entrenar y evaluar redes neuronales convolucionales (CNN), recurrentes (RNN) y autoencoders.
• Resolver Problemas Reales: Utilizar modelos de Deep Learning para abordar problemas prácticos en áreas como el procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz y análisis de texto.
• Optimización y Regularización: Aplicar técnicas de optimización y regularización para mejorar el rendimiento de los modelos.
• Análisis de Big Data: Manejar y analizar grandes volúmenes de datos utilizando técnicas de Deep Learning.
• Proyectos Integradores: Desarrollar un proyecto final que demuestre la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos durante el curso.

Lunes y viernes de 6:00 p.m. a 8:00 p.m.